此次合作，雙方將聚焦中國人保財險智能化系統(tǒng)建設(shè)，以云知聲醫(yī)療文書OCR文字識別、大規(guī)模醫(yī)療知識圖譜、醫(yī)療審核知識服務(wù)模型等AI技術(shù)為支撐，針對商業(yè)險案件理賠中的醫(yī)療費用相關(guān)內(nèi)容，實現(xiàn)醫(yī)療費用的全自動智能化審核，打造有溫度有效率的保險審核服務(wù)。

據(jù)悉，此次與中國人保財險的合作，得益于云知聲在醫(yī)療質(zhì)量管理領(lǐng)域、特別是病歷質(zhì)控方面的深厚技術(shù)積累——應(yīng)用臨床知識圖譜及自然語言處理技術(shù)，打造具有醫(yī)學(xué)知識和最佳臨床實踐的虛擬醫(yī)生，充分理解電子病歷針對患者的診療行為，發(fā)現(xiàn)電子病歷中的不完整、不規(guī)范、不一致、不合理等問題，以此提升醫(yī)療病歷質(zhì)量。而這些能力也可應(yīng)用到商業(yè)險理賠的醫(yī)療費用審核上。

值得一提的是，此次合作并不是云知聲與中國人保財險的首次攜手。早在此前，云知聲就曾助其打造智能監(jiān)管平臺，用于醫(yī)保基金常規(guī)監(jiān)管及飛行檢查等場景使用。能夠再次贏得中國人保財險的青睞，云知聲的AI技術(shù)底色不容忽視。

從感知到認知 云知聲的AI進化之路

云知聲誕生于2012年。彼時，人工智能的第三波發(fā)展浪潮正逐步萌芽。同年6月，云知聲搭建起開放語音云平臺，開始了其在人工智能領(lǐng)域的探索。12月，云知聲深度學(xué)習(xí)語音識別技術(shù)上線，識別率提升至90%以上，成為國內(nèi)最早的深度學(xué)習(xí)商業(yè)化應(yīng)用之一。2013年，云知聲開啟自然語言對話系統(tǒng)和知識圖譜技術(shù)的研發(fā)，從感知逐步發(fā)展到認知階段；同年，云知聲“算力-算法-大數(shù)據(jù)” AI基礎(chǔ)架構(gòu)三駕馬車基本成型。對云知聲來說，這無疑是AI能力的又一次躍升。2014年，為解決邊緣側(cè)AI落地問題，云知聲官宣“云端芯”戰(zhàn)略，打造從感知到認知完整的技術(shù)鏈路，構(gòu)建起軟硬件一體的AI全棧技術(shù)與服務(wù)能力。同年，云知聲發(fā)布了業(yè)內(nèi)第一個可實時定制優(yōu)化的對話式交互開放平臺，支持智能車機、家居、音箱、客服等多個領(lǐng)域的口語對話交互。

在探索對話式交互之外，云知聲于2015年開啟認知智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用與實踐，并將語言、知識、決策列為其發(fā)展的核心要素——

“在語言方面，其自主研發(fā)的醫(yī)療預(yù)訓(xùn)練語言模型CirBERTa一度登頂中文醫(yī)療信息處理挑戰(zhàn)榜榜首；在知識方面，云知聲構(gòu)建了業(yè)內(nèi)最大的醫(yī)療知識圖譜之一，并憑借“大規(guī)模知識圖譜構(gòu)建技術(shù)及應(yīng)用”獲得2019年北京市科技進步一等獎；在決策方面，云知聲基于圖嵌入學(xué)習(xí)的決策模型已經(jīng)成功應(yīng)用到病歷質(zhì)控、醫(yī)療審核和臨床輔助決策系統(tǒng)中。從2019年至2022年，云知聲的認知智能技術(shù)在國內(nèi)外相關(guān)評測中榮獲7冠5亞，持續(xù)領(lǐng)跑AI賽道。發(fā)展至今，在算力方面，云知聲超算平臺深度學(xué)習(xí)浮點計算能力可達8億億次/秒；算法方面，云知聲已經(jīng)自主積累了完整的語音、語言和視覺AI算法能力。

成立十余年間，云知聲累計儲備知識產(chǎn)權(quán)1300余項，其中專利900余項（80%均為發(fā)明專利），連續(xù)三年參與承建科技部的國家重點研發(fā)計劃——“科技創(chuàng)新2030”新一代人工智能重大項目，并先后獲得中國智能科技最高獎——“吳文俊人工智能科技進步獎”和“北京市科技進步一等獎”“國家級專精特新小巨人”等重要獎項。

深化大語言模型技術(shù)，打造ChatGPT行業(yè)版

近日，OpenAI發(fā)布了超級對話模型ChatGPT，其突出的意圖理解、上下文學(xué)習(xí)、思維鏈等能力在業(yè)界引起了廣泛的關(guān)注，被認為是認知智能技術(shù)的一次飛躍，給通用人工智能（AGI）帶來了曙光，也給AI行業(yè)帶來了巨大的機會。很多人預(yù)測，2023年將成為“真正的AI元年”。

盡管ChatGPT預(yù)訓(xùn)練大模型的強大威力讓人驚嘆，但仍有關(guān)鍵問題懸而未決：首先，針對知識性問題，ChatGPT可能以流暢的文本展現(xiàn)錯誤的知識，即“一本正經(jīng)，胡說八道”，讓非專業(yè)人員難以發(fā)覺；其次，ChatGPT訓(xùn)練成本高達千萬美元以上，每次請求的成本也高達幾美分，其高昂的費用也束縛著每個自身不具有預(yù)訓(xùn)練大模型開發(fā)能力的玩家，阻礙了其在多個行業(yè)的廣泛應(yīng)用。針對上述問題，在預(yù)訓(xùn)練模型領(lǐng)域發(fā)力已久的云知聲給出解題思路：

01在知識類問題的解答上，云知聲將利用其在CirBERTa中已經(jīng)成功應(yīng)用的持續(xù)學(xué)習(xí)和知識嵌入技術(shù)，基于公司在醫(yī)療領(lǐng)域的知識圖譜積累，優(yōu)化ChatGPT模型的知識獲取和更新機制，以保證ChatGPT回答中的知識正確性，并給出知識溯源信息。

02面對逐漸攀升的訓(xùn)練成本，云知聲認為，以一個通用大模型來解決所有行業(yè)深度問題是不現(xiàn)實的。云知聲將打造ChatGPT行業(yè)版，致力以少2個數(shù)量級的參數(shù)規(guī)模，在特定行業(yè)領(lǐng)域的問題上，達到甚至超過ChatGPT的表現(xiàn)。同時，參數(shù)規(guī)模的大幅減少，也將大大降低了訓(xùn)練和服務(wù)成本，讓大語言模型技術(shù)實現(xiàn)真正廣泛應(yīng)用。云知聲將以醫(yī)療行業(yè)為切入口，將其推廣到更多領(lǐng)域，如司法、教育、康養(yǎng)等。隨著圖像生成工具、聊天工具等AIGC走向大眾，人工智能普及應(yīng)用的風(fēng)潮將愈演愈烈。云知聲也將在AI賦能百業(yè)的道路上繼續(xù)深踩油門，持續(xù)迭代AI關(guān)鍵技術(shù)，挖掘更多場景需求，實現(xiàn)自身技術(shù)、能力與行業(yè)需求的有效結(jié)合，創(chuàng)造更多社會價值。

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